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Partitionnement Vertical

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Partitionnement Vertical (Vertical Partitioning)

Présentation Le partitionnement vertical est une technique de normalisation de base de données qui consiste à diviser une table en plusieurs tables plus petites en fonction des colonnes. Les colonnes qui sont souvent consultées ensemble sont regroupées dans une nouvelle table, tandis que les colonnes moins fréquemment consultées ou très larges sont placées dans d’autres tables.

Principes Clés

  • Division d’une table en plusieurs tables basées sur des groupes de colonnes.
  • Améliore les performances des requêtes de lecture en réduisant la quantité de données à lire depuis le disque.
  • Utile lorsque certaines colonnes sont beaucoup plus fréquemment accédées que d’autres.
  • Peut nécessiter des jointures (JOIN) pour reconstruire l’enregistrement complet, ce qui peut introduire une surcharge.

Composants Principaux

  • Table Originale: La table qui est divisée.
  • Nouvelles Tables Partitionnées: Les tables résultantes contenant des sous-ensembles de colonnes de la table originale.
  • Clé Primaire/Étrangère: Utilisée pour relier les lignes des nouvelles tables entre elles et à la table originale (si applicable).

Guides d’utilisation Le partitionnement vertical est bénéfique lorsque vous avez des tables avec de nombreuses colonnes et que les modèles d’accès aux données varient considérablement entre les groupes de colonnes. Par exemple, dans une table utilisateur, les informations de connexion fréquemment consultées pourraient être dans une table, tandis que les informations de profil détaillées et moins souvent consultées pourraient être dans une autre. Cela réduit la quantité de données lues lors des requêtes courantes.

Exemples de Code (Hono avec Partitionnement Vertical - Conceptuel) Le partitionnement vertical est une décision de conception de schéma de base de données. Le code de l’application Hono interagirait avec les nouvelles tables partitionnées en utilisant des requêtes qui joignent les tables si nécessaire pour obtenir toutes les informations requises.

Voici un exemple conceptuel montrant comment une application Hono pourrait récupérer des données utilisateur qui ont été partitionnées verticalement en tables user_login et user_profile :

import { Hono } from 'hono';
import { json } from 'hono/json';
// Importation conceptuelle d'un client de base de données SQL
// import sqlDb from './sqlDb';
 
const app = new Hono();
 
// Route pour obtenir les informations de connexion et de profil d'un utilisateur
app.get('/users/:userId/details', async (c) => {
  const userId = c.req.param('userId');
  try {
    // Cette requête joint les tables user_login et user_profile
    // const userData = await sqlDb.query(
    //   'SELECT ul.username, ul.last_login, up.full_name, up.bio FROM user_login ul JOIN user_profile up ON ul.user_id = up.user_id WHERE ul.user_id = ?',
    //   [userId]
    // );
 
    // Simulation de données utilisateur jointes
    const userData = {
      username: `user_${userId}`,
      last_login: '2023-10-27T10:00:00Z',
      full_name: 'Nom Complet Utilisateur',
      bio: 'Ceci est une bio.',
    }; // Simulation
 
    if (userData) {
      return c.json(userData);
    }
    return c.json({ message: 'Utilisateur non trouvé' }, 404);
  } catch (error) {
    console.error('Erreur DB:', error);
    return c.json({ message: 'Erreur serveur' }, 500);
  }
});
 
export default app;

Note : La structure des tables user_login et user_profile avec une clé étrangère user_id serait définie lors de la conception de la base de données.

Diagramme Mermaid

graph TD
    TableOriginale[Table Utilisateurs Originale] -- Divisée par colonnes --> TableLogin[Table user_login]
    TableOriginale -- Divisée par colonnes --> TableProfile[Table user_profile]

    ApplicationHono[Application Hono] -- Requête (JOIN) --> SGBD[SGBD]
    SGBD -- Jointure --> TableLogin
    SGBD -- Jointure --> TableProfile
    TableLogin -- Données --> SGBD
    TableProfile -- Données --> SGBD
    SGBD -- Résultat Joint --> ApplicationHono

Graph View